真实感3D人脸表情合成技术研究进展  

Realistic 3D Facial Expression Synthesis:a Survey

作　　者：万贤美[1,2] 金小刚[1] 

机构地区：[1]浙江大学CAD&CG国家重点实验室,杭州310058 [2]浙江财经大学东方学院,海宁314408

出　　处：《计算机辅助设计与图形学学报》2014年第2期167-178,共12页Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics

基　　金：国家"八六三"高技术研究发展计划(2012AA011503);国家自然科学基金(国际合作)项目(61111130209);国家自然科学基金(60933007;61272298;61202279;61202197);浙江省自然科学基金(Z1110154)

摘　　要：文中综述了真实感3D人脸表情合成技术的研究进展.根据所采用的技术,将人脸表情合成方法划分为混合样本人脸表情合成、直接表情迁移、基于sketch的人脸表情合成与编辑、基于机器学习的真实感人脸表情合成、高分辨率人脸表情和细节的提取与合成5类,介绍了各类方法的研究现状,并比较了它们的优缺点.最后进行了总结,并对人脸表情合成技术未来的研究方向予以展望.This paper presents a comprehensive survey on the recent development of realistic 3D facial expression synthesis. Based on the key techniques adopted, we classify facial expression synthesis methods into five categories： shape interpolation facial expression synthesis, direct expression transfer, sketch-based facial expression synthesis and editing, machine learning based realistic facial expression synthesis, the extraction and synthesis of high resolution facial expression and details. We first give the research status of each category, and then address the strength and weakness. Conclusions and future trends for facial expression synthesis are also presented.

关 键 词：表情合成 表情编辑 混合样本 表情迁移 人脸细节 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]